"成功WEB商务"的7步走(3)——了解消费者

本文探讨了成功WEB商务的第三步——明确目标人群的重要性。指出必须深入了解目标消费者的需求和行为特征,才能确保网站的有效性和竞争力。文章建议通过分析网站访问日志来获取关键信息,并介绍了‘跳出率’的概念及其意义。

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翻译:郝春利

此文章译自《儲かる! IT実践講座:Webビジネス必勝法・7つのステップ その3「相手の見極め」》(《每日新闻》)

地址:http://mainichi.jp/life/electronics/news/20090218org00m300021000c.html

本次讨论的内容是”成功WEB商务“的第3步——看透对手,也就是明确目标人群。如果没有做到这一点,无论作出多么优秀的网站,最终都不会达到预期效果。无法转化成消费的访问,再多也是不会产生实际经济效益的。所以,网站的最终目标人群到底是谁,一定要考虑清楚。

目标人群是什么样的人,具有什么样的活动特征、在想什么、需要什么?有什么难处?我们自身拥有什么样的物质,可以提供给他们什么?
只 有制御这些信息,并能够正确进行彼我分析的人,才能够成为WEB商务的成功者。特别是当存在于庞大的英特网世界中,笔者通过排除偏执和固有观念,经历 过很多沉痛的教训之后,感悟到的。英特网用户的行为、目的,决不会跟某个人的主观意识相符。所以,在确定目标的时候,绝对不要参杂个人观念。根据客观数字 的统计信息,进行合理的分析是至关重要的。

首先,如果已经拥有一个网站,短时间内先不要实行新的计划,而是把主要精力放在分析访问日志 上。最短3个月,可能的话提取1年的数据,平均每月的访问量为多少?最受欢迎的内容是什么?都有什么样的关键字被查询?从什么网站被访问?从什么页面进入 又从什么页面离开?是否是按照预期顺序进行的访问?各个网页的滞留时间是多少?等等。

如果把这些数据统计出来,访客的活动指向将会很清晰。在这里请注意“跳出率”。所谓“跳出率”就是,只访问了首页之后,不访问站内其他内容,马上就移动到其他网站的访问比率。如果这个“跳出率”很高的话,证明,网站内容的目标人群,跟实际访问人群是不相符的可能性非常大。

接下来,让我们在进一步思考一下,关于目标人群。如果还没有网站的读者,可以从此开始:

  1. 购买自己商品的人属于哪一类人群?
  2. 这些人群都聚集在何处?
  3. 这些人群大多数具有什么样的兴趣爱好?
  4. 这些人群有什么难处?


根 据上面的各个项目,试着每一项都写出100条。当理清这些问题关系的时候,新的市场就会呈现在眼前;对于想象的目标人群的理解,也会加深。在这中间,再抽 出最重要的就可以了。关于这些内容,笔者在自己的《IT策划的四方山谈话》(*)中,作了比较详细的叙述,有兴趣的读者可以参阅。

*《IT策划的四方山谈话》——作者的博客《ITコンサルの四方山談義》<http://blog.livedoor.jp/zai_corp/>

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"成功WEB商务"的7步走(1)——思想准备
"成功WEB商务"的7步走(2)——明确目的
"成功WEB商务"的7步走(3)——了解消费者
"成功WEB商务"的7步走(4)——构建商业模式
"成功WEB商务"的7步走(5)——建立结构的思维方式和方法
"成功WEB商务"的7步走(6)——实施和验证
"成功WEB商务"的7步走(7)——PDCA

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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